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J-GLOBAL ID：201002212908622944   整理番号：10A0869459

費用重視型サポートベクトルマシンを用いた,時間/空間-微分EEG信号のスペクトルパワーによる発作の予測

SEIZURE PREDICTION WITH SPECTRAL POWER OF TIME/SPACE-DIFFERENTIAL EEG SIGNALS USING COST-SENSITIVE SUPPORT VECTOR MACHINE

著者 (3件)： PARK Yun (Univ. Minnesota, MN, USA) ,  NETOFF Theoden (Univ. Minnesota, MN, USA) ,  PARHI Keshab (Univ. Minnesota, MN, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.7  ページ： 5450-5453  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癲癇発作間脳波から発作前状態を鑑別する発作予測法を開発した。この手法は4種類のデータ,生脳波-,時間微分脳波-,空間微分脳波-,および時間/空間微分脳波-パワースペクトル密度を用い,データを訓練集合,検証集合,および検定集合に分割してサンプル内最適化とサンプル外検定を確実にする二重交差法によるサポートベクトルマシンによって特徴を分類する。この手法を癲癇発作脳波データに適用した。時間/空間微分手法が最高の分類精度(86.25%)を達成できた。

シソーラス用語： *計算機診断 ,  *脳波 ,  周波数解析 ,  パワースペクトル密度 ,  サポートベクトルマシン ,  微分 ,  時間 ,  空間 ,  予測技法 ,  特徴抽出 ,  パターン分類 ,  交差検証法 ,  電気診断 ,  原価
準シソーラス用語： *てんかん発作 ,  分類精度

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 費用 ,  重視 ,  サポートベクトルマシン ,  微分 ,  EEG信号 ,  スペクトル ,  パワー ,  発作 ,  予測